[發明專利]基于物聯網的設備工作狀態監測方法

在審

• 申請號: 202110529627.6
• 申請日: 2021-05-14
• 公開（公告）號: CN113191659A
• 公開（公告）日: 2021-07-30
• 發明（設計）人: 程澤毅
• 申請（專利權）人: 杭州湘暉科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06K9/62;G06N20/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本申請公開了一種基于物聯網的設備工作狀態監測方法，其基于統計模型的深度學習技術來監測工業設備的工作效果，以對工業設備的工作狀態進行智能地控制。具體地，在本申請中，將準確地監測工業設備的工作效果的問題轉換為基于預定條件的特征提取和分類問題，對靜態和動態條件數據分別進行處理，并且與通過圖像特征的提取和識別的方式來獲取高維圖像特征進行特征融合和分類，通過這樣的方式來提高分類準確性。這樣，結合工業互聯網技術和人工智能技術對于工業設備的狀態進行智能監控，以優化其工作效果。

技術領域

本發明涉及物聯網領域，且更為具體地，涉及一種基于物聯網的設備工作狀態監測方法、基于物聯網的設備工作狀態監測系統和電子設備。

背景技術

物聯網是新一代信息通信技術與現代工業技術深度融合的產物，是制造業數字化、網絡化、智能化的重要載體，也是全球新一輪產業競爭的制高點。并且工業互聯網是一種開放的、全球化的網絡，其將人、數據和機器連接了起來，屬于泛互聯網的目錄分類，其本質是通過構建精準、實時、高效的數據采集互聯體系，建立面向工業大數據存儲、集成、訪問、分析、管理的開發環境，實現工業技術、經驗、知識的模型化、標準化、軟件化、復用化，不斷優化研發設計、生產制造、運營管理等資源配置效率，形成資源富集、多方參與、合作共贏、協同演進的制造業新生態。

在水產養殖業中,魚類生長情況與水質情況有著密切的聯系。傳統養殖業通過人為觀察魚類生長狀況來判定水質變化,對水質的改善也完全根據以往的養殖經驗來進行調節,這便造成了生產效率低下、勞動成本增加和環境污染。目前，已有廠商嘗試將物聯網技術引入水產養殖環境調控中,其主要分為感知層、網絡層和應用層3個部分。

在水產養殖的過程中，對水中溶氧量的控制尤為關鍵。增氧設備是通過加大水體與空氣的接觸面積，將空氣中的氧滲入水中，從而加大水體溶氧量，加速池塘水體物質循環，改善池塘水質條件，提高池塘生產力。現有的用于物聯網的增氧設備僅按照預定時間來工作，例如，設定在早上工作預定時間，中午工作預定時間，晚上工作預定時間。這些控制模式過于簡單，不僅會導致增氧設備的工作效果下降，還會出現魚池中溶氧量不足或者過于充足等問題。

本領域普通技術人員應知曉，由于水中的飽和溶氧量與諸多因素有著密切關系，如：水的溫度、水的深淺、水的表面積的大小、以及水的含鹽量等。并且，由于不同魚池中的魚的種類和數量不同，即，不同魚池中的溶氧量的消耗程度不同。上述因素都會影響水中的飽和溶氧量的適宜取值。

因此，期待一種能夠針對增氧設備的工作效果進行監測以提高設備的工作效率的技術方案。

發明內容

為了解決上述技術問題，提出了本申請。本申請的實施例提供了一種基于物聯網的設備工作狀態監測方法、基于物聯網的設備工作狀態監測系統和電子設備，其基于統計模型的深度學習技術來監測增氧設備的工作效果，以對增氧設備進行控制是否進行增氧工作。具體地，在本申請中，將準確地監測增氧設備的工作效果的問題轉換為基于預定條件的特征提取和分類問題，對靜態和動態條件數據分別進行處理，并且與通過圖像特征的提取和識別的方式來獲取魚池圖像的高維圖像特征進行特征融合和分類，這樣，以提高分類準確性。

根據本申請的一個方面，提供了一種基于物聯網的設備工作狀態監測方法，其包括：

通過在物聯網下連接的魚池中的各類傳感器獲取魚池的條件數據，其中，所述條件數據包括靜態條件數據和動態條件數據；

將所述靜態條件數據和所述動態條件數據分別通過深度神經網絡以獲得靜態條件特征向量和動態條件特征向量；

通過在所述物聯網下連接的攝像頭獲取魚池的圖像；

將所述魚池的圖像通過深度卷積神經網絡以獲得魚池特征圖；

對所述魚池特征圖在其通道維度上的各個特征矩陣進行全局池化處理，以獲得魚池特征向量；